今年前三季度，全球 PC 出货量出现了久违的连续同比增长，其中二季度出货量增速最快，达到了 3%。主流 PC 厂商普遍取得了高于往年的业绩增速，例如联想二季度的收入增速就高达 24%。上述数据无疑正在挑战长久以来的 " 主流叙事 "：在移动互联网深入发展的今天，PC 终将在智能手机和平板的冲击之下趋于平静。现在，我们看到的事实却是：PC 正在崛起，而崛起的核心驱动力就是 AI。

根据咨询公司 Canalys 的估算，今年 AI PC 已经占据了全球 PC 出货量的 19%，到 2027 年将增长到 60%。有些 PC 厂商的预测更为乐观，认为最迟到 2027 年，AI PC 将占据全球 PC 市场的 80%。到了那时，市面上大部分主流 PC 都将具备一定的端侧 AI 功能；PC 将从一个沉寂已久的硬件平台，蜕变为人们使用 AI 应用（尤其是生产力应用）的核心平台。仅仅一两年前，这么戏剧性的变化还是不可想象的，世界变得真是太快了！

最近两天，我就在津津有味地试用夸克 PC 端。它是目前除了 ChatGPT 之外，我在电脑上使用最多的一个 AI 应用（不算移动端）。站在普通用户的视角，它带给我的感受主要有三个方面：

功能相当齐全，包括 AI 搜索、AI 写作、AI 文档总结等，与常用的网盘、扫描等工具有机地结合到一起，形成一个包罗万象的综合性 AI 应用。夸克自己宣称提供的是 " 一站式 AI 服务 "，用过之后发现，这种说法是一个坚定的承诺而非炒作式的噱头。

场景全覆盖、用户体验丝滑，例如我在用 Word 撰写这篇文章时，可以随时选中一段词句，通过划词的方式召唤夸克对其进行 AI 搜索、翻译、润色；在绝大部分应用和网页中，也可以用快捷键召唤出夸克。给人的感觉是，夸克不是一个独立的应用，而是 PC 系统的一个组成部分。

PC 端与移动端彻底打通，在同一账号下，所有用户记录和数据都是无缝衔接的！对于需要随时随地办公的打工人来说，PC 端和移动端的资料同步是一个噩梦，不知道要浪费多少时间、捅多少篓子。多端数据打通的功能简直是雪中送炭，可想而知，打工人会有多么欢迎！

具备上述特性的夸克，完全可以成为年轻用户的 "AI 应用第一站 "，为他们提供彻底的、低门槛的、全方位无死角的生成式 AI 服务。就在刚才，我用夸克 PC 端做了一个测试：假设有一个对生成式 AI 的技术原理毫无认识的人，需要总结一份关于此话题的知识文档，然后在此基础上制作可以分享给其他人的 PPT，那么夸克能帮他做到吗？要花多长时间才能做到呢？

结论是：不但能做到，而且时间效率很高。我首先在搜索框键入了 " 大模型的技术原理 "，并且指定使用 " 学术搜索 " 功能。在总结了知网、维普、万方等权威机构的 34 篇学术文献之后，夸克给出了一篇约 1200 字的学术回答，其中第一段就告诉我：" 大模型的核心技术是 Transformer 架构 "。后面四段则告诉我，基于 Transformer 架构的大模型如何进行预训练和微调、如何具备推理能力，以及如何在不同层面上进行优化。

很好，但假设我是一个技术小白，我接下来肯定会问 "Transformer 架构是什么 "。这次，夸克学术搜索总结了 27 篇文献，交出了一份约 900 字的回答，明确指出 Transformer 架构由编码器 ( encoder ) 和解码器 ( decoder ) 组成，自注意力机制 ( self-attention ) 是它的核心组件。夸克还正确地指出，Transformer 架构是由谷歌的科学家在 2017 年的一篇题为《你需要的只是注意力》的论文当中提出的。这篇回答累计援引了 11 篇学术论文，其中每一篇都可以通过点击附注进行查看，而且是与原文对比查看——所以你不用像在使用其他 AI 应用时那样，担心 AI 会 " 说胡话 " 或者编造论据！

如果你觉得上千字的 " 学术回答 " 过于复杂，夸克还同时生成了更简略的 " 学术大纲 "，把复杂的长文提炼为一系列、多层次的单句要点。例如，Transformer 架构的特点被分为 " 概述 "" 自注意力机制 "" 编码器 - 解码器架构 " 等多个要点，" 自注意力机制 " 下又列出了其实现方式和技术特性，等等。如果我完全不熟悉这个话题，这份大纲将是一个很好的学习出发点；如果我已经很熟悉这个话题，这份大纲可以引导我复习和再次思考，以及找到更多高质量的参考文献。

接下来，我把这份大纲一键生成了约 15 页的 PPT。其实，系统允许我生成各种长度的 PPT，最长可达 40 页以上；至于风格、颜色、模板，也是可以任意自定义的，毕竟夸克文档本来就具备强大的 PPT 模板功能。下面是我生成的 PPT 其中一页。当然，我也可以不依赖夸克学术搜索结果，基于自己撰写的 Word 文档来生成 PPT ——相信今后我肯定会使用这个功能的。

以上步骤，花费的等待时间几乎可以忽略不计：单次学术搜索只需消耗十几秒到几十秒就能返回答案，生成 PPT 的时间稍长一点，但一般也不会超过 1 分钟。如果一个人用夸克进行学习和资料整理，他就能最大限度地把时间花在学习本身上。俗话说 " 磨刀不负砍柴工 "，这里的刀早就磨好了，就等着人砍柴呢。

我可以想象，对于年轻用户而言，夸克 PC 端具备何其巨大的生产力价值——大学生的预习、复习、课堂分享、文献综述整理，打工人的周报、月报、讲稿撰写、内外信息分析，都可以大胆地交给它处理。当重复性劳动都由 AI 代劳之后，人就能把有限的精力集中到那些需要创造力和判断力的环节。所以我非常能够理解，为何夸克 PC 端在推出短短三个月内就积累了这么多用户；我相信这仅仅是一个开始。

上面讨论的都是应用本身。让我们站在更高的视角，看一看那些更宏观、更具战略性的因素。说实话，目前 AI PC 这个概念虽然很热门，但还很不成熟，甚至在一定程度上可以视为 " 赶时髦的术语 " ( buzz word ) 。各大 PC 厂商只是把具备本地推理能力的显卡塞进了 PC，但是并没有提供使用这种推理能力的软件应用环境（苹果可能是唯一的例外）。而且，不要忘记，AI PC 在今年的 PC 出货量里面也只占据了 19%，在庞大的 PC 存量当中可能只占据了个位数。那么问题来了，面对纷繁复杂的硬件环境，以及近乎于无的软件环境，广大用户（尤其是非 AI 专业用户）要怎样才能高效地在 PC 环境下使用 AI 应用？

我的观点很明确：在当前条件下，绝大多数用户希望一个 " 傻瓜级 "" 一站式 " 的综合性应用，去满足 PC 端的生成式 AI 需求。这个应用必须是 " 系统级 " 的，方便易用，整合多种常用功能；它必须具备强大的基座大模型，因为那是提供高质量 AI 服务的基础；它应该打通多端，以适应用户的信息同步需求；它必须适应当前所有主流的 PC 硬件及操作系统环境。更重要的是，在端侧 AI 推理能力全面普及之前，这个应用的大部分推理需求应该在服务器端完成，这样才能流畅地、平等地解决所有用户的推理需求；这就给它的 AI 算力储备和技术基建能力提出了很高的要求！

显然，没有谁比夸克更适合了。它的生成式 AI 能力建立在自研大模型基础之上，包括已经推出一年多的夸克大模型，以及今年 11 月刚刚推出的 " 灵知 " 学习大模型，后者根据学习场景进行了优化。AI 时代，技术基建的重要性怎么强调都不过分！

最值得关注的就是夸克的产品创新能力。过去多年，夸克从一个搜索工具逐渐成长为涵盖搜索、文档、网盘等多种功能的综合性生产力工具；进入生成式 AI 时代，它又迅速进化成了一个包罗万象的 "AI 全能助手 "。在这个过程中，它学会了以用户需求为中心，专注、务实地解决用户的痛点，尤其是年轻用户的现实痛点！这就是夸克的产品文化，也是它能够在年轻人当中建立牢固根据地的根本原因。早在两年多以前，生成式 AI 的时代尚未到来，当时的夸克 APP 就已经有超过半数的用户是 25 岁以下的年轻人了。

这恰恰是夸克转型为 "AI 全能助手 " 的立足点：我还记得 ChatGPT 横空出世时，我朋友圈里的 95 后和 00 后朋友尝试用其改造工作流程特别积极，甚至在第一个月就出现了让 AI 帮忙写周报的人！相比之下，80 后的 " 中年人 " 动作就迟缓多了（也包括我这个自命为年轻人的中年人在内）。他们当中的很多人，成为了夸克 APP 的生成式 AI 功能的核心用户；当他们在学习和工作中需要使用 PC 时，自然也会想到自己已经在移动端使用了很久的夸克，这是夸克 PC 端迅速崛起的一大原因，也是竞争对手很难仿效的。

AI 应用在 PC 的落地才刚刚开始，或许还要花费三年以上的时间，我们才能看到这片蓝海的全貌。在其发展历程中，夸克一再证明自己是 " 不被定义 "、没有任何包袱和限制的应用产品，因此非常适合探索这片蓝海。我很希望看到在 AI PC 全面普及之后，夸克会不会走向端侧推理的道路，乃至与硬件厂商合作推出新的解决方案——一切皆有可能。那将是一个全新的时代，同时基于云端和本地算力的 AI 应用服务，其深度和效率将是今天的我们所无法想象的，就像二十多年前的人无法想象今天的移动互联网一样。当然，那就是另一个话题了。想想就令人激动！